Big Data và tập hợp, xử lý, và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu do người dùng tạo ra đã tồn tại từ khi Internet được phát minh ra với trung tâm dữ liệu đầu tiên và sự phát triển của các cơ sở dữ liệu quan hệ từ giữa những năm 1960 và 70.
Ngày nay,trong một thế giới được dẫn dắt bởi công nghệ số, rất nhiều doanh nghiệp đang theo đuổi Big Data và các insight (Sự thật ngầm hiểu) giá trị có thể được trích xuất từ đầu
Mục lục
Sơ lược về Big Data
Big Data có thể được định nghĩa đơn giản là một lượng dữ liệu khổng lồ mà không thể xử lý được một cách hiệu quả bằng các ứng dụng thông thường. Việc xử lý Big Data bắt đầu từ những dữ liệu thô không được tổng hợp và thường không thể lưu trữ được trên một máy vi tính.
Ngày nay, Big Data không chỉ tràn ngập trong các lĩnh vực kinh doanh , mà nó còn là thứ được dùng cho mục đích phân tích để thu thập các insight mà có thể dùng để đưa ra quyết định và xây dựng các chiến lược kinh doanh.
Big data có thể được mô tả như là một khối thông tin dung lượng lớn, tốc độ cao, và đa dạng. Nó đòi hỏi một hình thức xử lý thông tin sáng tạo và hiệu quả về mặt kinh tế.
Qua đó, các doanh nghiệp có thể thu được những insight chuyên sâu hơn, cải thiện quyết định kinh doanh, và giúp việc tự động hóa quy trình trở nên khả thi.
Lượng dữ liệu số hiện có đang phát triển với một tốc độ chóng mặt và tăng gấp đôi sau mỗi 2 năm. Với càng nhiều dữ liệu được tạo ra, chúng ta bắt buộc phải biết được kiến thức cơ bản về lĩnh vực này và làm sao để có thể sử dụng nó hiệu quả khi chúng ta ngày càng tiến sâu hơn vào Kỉ nguyên số.
Big Data có thể được phân ra thành 3 chữ V, đó là:
-
Volume (dung lượng của dữ liệu)
-
Variety (dạng dữ liệu),
-
Velocity (Tốc độ xử lý và phân tích của dữ liệu)
Để có thể hiểu rõ, bắt buộc chúng ta phải nghiên cứu kỹ càng để có thể hiểu được về Big Data.
Dung lượng
Là số lượng dữ liệu được tạo ra và được lưu trữ. Mô hình dự đoán càng sử dụng nhiều dữ liệu, thì dự đoán đó sẽ càng chính xác.
Cũng nên lưu ý rằng kích cỡ của dữ liệu quyết định giá trị của nó về lượng insight nó có thể cung cấp cho một đề tài.
Dạng Dữ liệu
Là loại và bản chất của dữ liệu, ví dụ như một dữ liệu có ký tự hay hình ảnh hay không, giữa những dữ liệu khác.
Vận tốc
Được hiểu là tốc độ mà dữ liệu được phát ra từ nguồn, thường là từ người dùng cuối, cũng như tốc độ mà dữ liệu được xử lý và lưu trữ.
Mặc dù đây là 3 đặc tính cốt lõi và chủ yếu nhất của Big Data, có một vài đặc tính mới được thêm vào trong quá trình phát triển công nghệ, ví dụ như:
Tính xác thực
Tính toàn diện
Độ chi tiết và Độc nhất về từ vựng
Tính quan hệ
Tính mở rộng, và nhiều đặc tính khác.
Để hiểu về đặc tính của Big Data, cũng rất quan trọng khi biết về 3 dạng chủ yếu của Big Data đó là Có cấu trúc, Phi cấu trúc, và Bán cấu trúc.
Big Data được đo lường chủ yếu bằng terabyte, nhưng cũng có thể lên tới petabyte.
Dữ liệu có cấu trúc
Bao gồm tất cả các dữ liệu có thể lưu trữ vào các bảng biểu dạng cột như cơ sở dữ liệu quan hệ.
Dữ liệu phi cấu trúc
Dạng dữ liệu này có thể lưu trữ trong các bảng tính và không thể chứa được vào các cơ sở dữ liệu dạng bảng biểu ví dụ như âm thanh, video và cách loại dữ liệu khác hình thành nên phần lớn Big Data.
Dữ liệu bán cấu trúc
Dạng dữ liệu này không tuân thủ theo mô hình của dữ liệu có cấu trúc và dù nó có thể được tìm kiếm theo cách tương tự, nó lại không dễ dàng để xử lý như dữ liệu có cấu trúc.
Dữ liệu bán cấu trúc được tạo ra bởi cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và mặc dù bộ dữ liệu có một cấu trúc rõ ràng, vẫn sẽ khá khó khăn để có thể phân loại và xử lý do một vài hạn chế. Các dữ liệu dạng này bao gồm dữ liệu XML, tệp JSON, and hơn nữa.
Các thành phần chính của Big Data
Một số thành phần chính của Big Data bao gồm:
Các kỹ năng được sử dụng để phân tích dữ liệu bao gồm Machine learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, viết tắt là NLP (Natural Language Processing)
Trí tuệ doanh nghiệp, điện toán đám mây cùng với các cơ sở dữ liệu được thu thập sử đụng để xử lý và lưu trữ.
Trực quan hóa dữ liệu được tiến hành qua các đồ thị, biểu đồ, và các diễn tả trực quan khác.
Một tính năng thiết yếu của một hệ thống Big Data đó là xử lý dữ liệu theo thời gian thực hoặc gần với thời gian thực. Một trong những thách thức lớn đó là độ trễ của kết nối và hiện tại vẫn đang có những nỗ lực để giảm thiểu độ trễ bất kể nó xuất hiện ở đâu và lúc nào.
Big Data và ứng dụng của nó
Big Data được sử dụng trong nhiều ngành kinh doanh, doanh nghiệp và trong các hoạt động của họ, một số có thể kể đến là:
Phát triển sản phẩm – Các mô hình dự đoán được xây dựng cho những sản phẩm mới và các dịch vụ dựa trên các đặc tính chủ chốt của quá khứ và hiện tại cùng với mô hình dựa trên mối quan hệ giữa các đặc tính và thành công về thương mại của các phương án được đưa ra.
Bảo trì dự đoán – Bằng cách sử dụng dữ liệu có cấu trúc để phân tích các dấu hiệu hiện tại để dự báo về các trục trặc tiềm ẩn trước khi nó xảy ra để bảo trì trước khi có sự cố kỹ thuật.
Trải nghiệm khách hàng – Thu thập insight bằng cách sử dụng dữ liệu từ các mạng xã hội, các lượt truy cập web, bản ghi cuộc gọi, và các nguồn khác để cải thiện trải nghiệm tương tác của khách hoàng và tối đa hóa các giá trị mà doanh nghiệp cung cấp.
Gian lận và Tuân thủ – Big Data có thể giúp doanh nghiệp nhận dạng các hành vi trong dữ liệu mà có thể chỉ ra gian lận. Nó cũng cho phép một lượng lớn thông tin được tổng hợp lại và báo cáo thường xuyên để xử lý nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Machine Learning – máy móc giờ đây có thể được dạy học thay vì lập trình thông thường và Big Data luôn sẵn sàng để huấn luyện các mô hình machine learning.
Hiệu quả hoạt động – Big Data cho phép phân tích và đánh giá hoạt động sản xuất cùng với phản hồi của khách hàng, các thống kê, và các nhân tố khác. Điều này có thể giảm thiểu sự ngưng trệ sản xuất và dự đoán các nhu cầu trong tương lai .
Đổi mới phương thức vận hành – Big Data giúp các doanh nghiệp đổi mới bằng cách nghiên cứu sự phụ thuộc lẫn nhau tồn tại giữa con người, các tổ chức, và các chủ thể. Thông tin này có thể được xử lý và những cách sử dụng insight mới có thể được tìm ra.
Phân tích Big Data với Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là gì ?
Để làm nổi bật sự khác biệt giữa Big Data và Khoa học dữ liệu thì cần phải hiểu Khoa học dữ liệu là gì, rất nhiều nhân tố và định nghĩa liên quan về Big Data để có cái nhìn thấu đáo xem nó là cái gì và nó có thể làm được gì.
Khoa học dữ liệu có thể được xác định là một lĩnh vực bao gồm tất cả những gì liên quan đến việc làm sạch, chuẩn bị, và phân tích dữ liệu.
Nó là sự tổng hợp của :
-Số liệu thống kê
-Toán học
-Lập trình
-Giải quyết vấn đề
-Nắm bắt dữ liệu theo những cách thông minh
-Khả năng nhìn nhận sự vật dưới một góc nhìn khác
-Các hoạt động liên quan đến làm sạch, chuẩn bị, và sắp xếp dữ liệu.
Đây là những kỹ năng toàn diện và bao quát được sử dụng trong quá trình chắt lọc insight và thông tin từ dữ liệu.
Sự khác biệt giữa Phân tích Big Data và Khoa học dữ liệu bao gồm các nhân tố sau:
Phân tích Big Data chỉ xử lý các dữ liệu có cấu trúc trong khi Khoa học dữ liệu có thể xử lý tất cả các loại dữ liệu.
Big Data Analytics sử dụng số liệu thống kê và lập mô hình dữ liệu trong khi Khoa học dữ liệu là tổng hợp của Hadoop, coding, và Machine Learning.
Các lĩnh vực mở rộng của Phân tích Big Data bó hẹp hơn so với Khoa học dữ liệu.
Trong khi Big Data không đòi hỏi cần phải có các ý tưởng mới, Khoa học dữ liệu lại phụ thuộc vào nó.
Big Data được xử lý như thế nào ?
Để có thể xử lý được Big Data, Đám mây và các loại thiết bị khác là cần thiết và với các tiến bộ công nghệ, Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng trong xử lý Big Data.
Các công nghệ này có thể giúp giảm thiểu đầu vào thủ công và cho phép chuyển sang sử dụng các quy trình tự động hóa. Phân tích dữ liệu là tập hợp các cách tiếp cận định lượng và định tính được sử dụng để lấy về các insight có giá trị được tạo ra bởi dữ liệu.
Có rất nhiều cách mà dữ liệu được trích xuất hay phân loại và từ đó nhiều mẫu hành vi, các mối quan hệ, và các mối liên kết có thể được phân tích ngay sau khi các insight được thu thập.
Phần lớn các doanh nghiệp hiện nay đều hoạt động dựa vào các dữ liệu và kết quả là sự triển khai các cách tiếp cận hướng dữ liệu cho phép thu thập nhiều dữ liệu hơn liên quan đến các khía cạnh của kinh doanh bao gồm người tiêu dùng, thị trường, và các quy trình kinh doanh.
Những thách thức của Big Data
Thách thức lớn nhất về Big Data là tính hiệu quả trong việc xử lý theo thời gian thực luồng vào một lượng lớn dữ liệu tại bất cứ thời điểm nào . Đây là một tác vụ bắt buộc mà có thể làm quá tải một máy chủ hay một cụm máy chủ.
Điều này có thể được khắc phục bằng cách đảm bảo nhiều máy chủ, có thể lên đến hàng trăm máy chủ hoặc cụm máy chủ có thể hoạt động phối hợp với nhau để xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả bằng các ứng dụng công nghệ tiên tiến.
Một thách thức khác với Big Data đó là chi phí. Các máy chủ cần phải được đảm bảo về hiệu năng và tốc độ, do đó cần được đầu tư lớn về vốn.
Các tổ chức có thể mua phần cứng cần thiết cho tất cả các tác vụ điện toán cũng như thiết bị lưu trữ, mua thời gian xử lý và bộ nhớ được sử dụng bởi công ty trước để họ sử dụng cho mục đích riêng, và giảm thiểu chi phí.
Còn tiếp...
Tất tần tật về Big Data (Phần 2)
Nguồn tham khảo : oqlis.com